ディープラーニングとは！？
ディープラーニングとは、我々人間のように、人工知能自身が自分自身で考えて行動し、日本語では深層学習とも呼ばれる技術です。
ディープラーニングはなぜ今これほど注目されているのでしょうか。
従来のコンピュータは、プログラムをただ機械が実行するため、プログラム以上のことは、コンピュータには実行できませんでした。
しかしディープラーニングによって、従来の機械学習の精度をはるかに超える処理が可能になったのです。
ただし、ディープラーニングの学習能力が高い理由はまだ明らかにされておらず、人工知能における最大のテーマとなっています。
出典: leapmind.io
ディープラーニングが応用されれば、人間がいなくとも多くのことをコンピュータができるようになります。
NTTコムウェアによると、ディープラーニングとは、「システムがデータの特徴を学習して事象の認識や分類を行う「機械学習」の手法」です。
ただし、これだけの説明ではディープラーニングをイメージしにくいかと思います。
そのためこの記事では、まずはディープラーニングと関係が深い画像認識を具体例に、ディープラーニングのイメージを掴みたいと思います。そしてディープラーニングを学習するのに最適な著書もご紹介いたします。
最先端のディープラーニングがどれほど期待ができる技術かをご理解いただけると思います。
画像認識を例に、精度の高さを理解する
出典: bkuma.hatena.ne.jp
そもそもディープラーニングが有名になったきっかけは、2012年に開催された画像認識コンテストです。
というのも、ディープラーニングを用い優勝したチームの成績が、2位以下を圧倒的に引き離す結果になりました。
そして、この優勝チームは後にディープラーニングを用いた会社を起業しますが、すぐにGoogleに買収されます。それほど衝撃的な技術だったのです。
出典: www.geeky-gadgets.com
ディープラーニング自体を理論的に説明すれば、「脳の神経回路にヒントを得た「ニューラルネットワーク」をベースにし」た技術と言えます。
脳の階層構造に似た状態を作り出すことで、急速に精度が上がったのです。ただし、この理由等は明らかになっておりません。
理論的な理解の方法は後の章に譲るとして、そもそもディープラーニングが脚光を浴びるきっかけとなった画像認識とは一体どういうものなのでしょうか。従来の画像認識と比較して考えてみましょう。
従来の画像認識といえば、カメラで撮影するときに人の顔が認識される技術が有名です。例えば、写真を撮ろうとすると、その人を認識し、四角の枠が出てきます。
しかし、それはあくまで大雑把に捉えるだけでした。極端に説明すると、以下の写真を人間の顔と捉えるようにと、人間が教えたことをただ実行していただけでした。
これに対しディープラーニングを用いた画像認識は、より高度な精度を持っています。
例えば、車の写真を載せると、それを車と認識するだけでなく、どこの会社の何という車であるのかまで答えてくれます。しかも、人間が教えたのではなく、機械が自ら勝手に学習したのです。
今までだとYAHOO知恵袋に質問し確認する必要があった内容までもが、ディープラーニングによってすぐに明らかになります。
精度が高くなればなるほど、「遊園地に行った時の子どもの写真」などとより自然に近い言葉によって、最適な写真が選択されるようになります。
私たちの生活がとても豊かになりそうです。
画像検索に関して詳しく知りたい方は、こちらの記事をご参照ください。
ディープラーニングを理論的に理解するには？
出典: o2o.abeja.asia
ディープラーニングを本当の意味で理解するのは困難です。というのも、まだまだ明らかになっていないことが多いからです。
専門家になるためには、多くのスキルを必要としますが、ある程度の理論理解にまで達するには次の分野を学習すれば可能です。
具体的には、大学1年で学ぶ、微分積分、線形代数、確率、統計の4分野の数学になります。
これらを一通り学習した後でようやく、ディープラーニングの分野に進んでいくことができます。
ディープラーニングを学習するには、以下の本が名著として知られています。
出典: www.amazon.co.jp
理論的な理解をしたい方は、ぜひこちらでディープラーニングを学習してみてください。
現在はまだまだ発展途上の分野であるため、最先端の技術をすぐに学ぶことができます。
ディープラーニングが生み出す新たなビジネス
ディープラーニングの精度の高さについてはほとんど明らかになっていません。しかし、デイープラーニングが我々の生活をより良くするために、これから発展し続けていくのは事実です。
ディープラーニングが応用された世界がどのような世界であるかをイメージしてみてください。きっとそこには新たな需要が生まれ、ビジネスチャンスがあることでしょう。
